Nasze
wdrożenia
AI
Przegląd projektów, w których automatyczna kategoryzacja wydatków zastąpiła ręczne procesy księgowe. Każdy przypadek to konkretne środowisko, konkretny problem i konkretna decyzja projektowa.
wdrożeń zakończonych produkcyjnie
branż obsługiwanych przez silnik kategoryzacji
transakcji przetworzonych miesięcznie
średnia trafność klasyfikacji po kalibracji
Wybrane
realizacje
Projekty dobrane tak, by pokazać różne podejścia - od integracji z ERP po budowę modeli od podstaw.
Integracja kategoryzacji AI z systemem ERP
Klient zarządzał ponad 8 000 dokumentów kosztowych miesięcznie w trzech zakładach. Ręczna klasyfikacja zajmowała czteroosobowy zespół przez kilka dni w miesiącu. Zbudowaliśmy warstwę pośrednią między systemem ERP a silnikiem ML, która przetwarza dokumenty w czasie rzeczywistym i przypisuje je do 14 kategorii kosztów zgodnych z planem kont klienta.
Dashboard analityczny z klasyfikacją wzorców kosztów
Firma doradcza potrzebowała narzędzia do porównywania struktury kosztów między projektami. Zbudowaliśmy dashboard z modelem wykrywającym anomalie i grupującym wydatki według podobieństwa semantycznego opisów transakcji - bez konieczności ręcznego tagowania.
Kategoryzacja wydatków dla sieci wielooddziałowej
Sieć 23 sklepów prowadziła rozliczenia w arkuszach kalkulacyjnych. Każdy oddział stosował inne nazewnictwo tych samych kategorii. Ujednoliciliśmy taksonomię i wdrożyliśmy model uczący się na historii transakcji każdego oddziału osobno, z centralną warstwą agregacji raportów.
Jak wygląda
typowe wdrożenie
Każdy projekt zaczyna się od analizy istniejących danych - struktury transakcji, stosowanego nazewnictwa i planu kont. Dopiero na tej podstawie dobieramy architekturę modelu. Nie ma jednego szablonu: niektóre projekty wymagają modelu opartego na regułach z warstwą ML, inne - czystego podejścia NLP od pierwszej iteracji.
Najtrudniejsza część to zazwyczaj nie sam model, lecz doprowadzenie danych historycznych do stanu, w którym model może się na nich czegokolwiek nauczyć. Dobre wdrożenie zaczyna się od audytu danych, nie od algorytmu.
Parametry standardowego projektu
Obsługiwane formaty danych wejściowych